Khi nhắc đến dữ liệu của doanh nghiệp, bạn có thể liên tưởng đến hình ảnh của các bảng tính, cơ sở dữ liệu, các biểu đồ và đồ thị. Những thành phần này rất quan trọng đối với cấu trúc dữ liệu của doanh nghiệp bạn nhưng chúng chỉ là những phần nhỏ của hệ sinh thái dữ liệu.
Nếu bạn là một chuyên gia phân tích dữ liệu hay một người quản lý dữ liệu thì các bạn cũng phải dựa vào các dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược cho doanh nghiệp. Việc hiểu rõ về các thành phần tạo nên hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức là rất quan trọng. Dưới đây là tổng quan về hệ sinh thái dữ liệu và các thành phần mà bạn nên biết.
Hệ sinh thái dữ liệu là gì?
Thuật ngữ hệ sinh thái dữ liệu đề cập đến ngôn ngữ lập trình, gói, thuật toán, dịch vụ điện toán đám mây và cơ sở hạ tầng chung mà một tổ chức sử dụng để thu thập, lưu trữ, phân tích và tận dụng dữ liệu.
Mỗi doanh nghiệp, tổ chức sẽ tận dụng dữ liệu theo cách riêng biệt, như vậy, mỗi doanh nghiệp sẽ có một hệ sinh thái dữ liệu duy nhất. Hệ sinh thái này có thể trùng lặp trong một số trường hợp, đặc biệt khi dữ liệu được lấy hoặc sao chép từ nguồn công khai hoặc khi hai tổ chức cùng sử dụng dịch vụ từ một nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba, ví dụ: nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ đám mây.
Khái niệm về hệ sinh thái dữ liệu được khám phá thông qua lăng kính của các giai đoạn chính trong vòng đời của dữ liệu: cảm biến, thu thập, kết hợp, phân tích và lưu trữ.
Các thành phần của hệ sinh thái dữ liệu
1. Cảm biến
Cảm biến đề cập đến quá trình xác định nguồn dữ liệu phù hợp với từng dự án của bạn, liên quan đến việc đánh giá chất lượng của dữ liệu để bạn có thể hiểu rõ hơn về giá trị mà dữ liệu mang lại. Đánh giá này bao gồm việc như:
- Tính chính xác của dữ liệu.
- Luôn luôn cập nhật dữ liệu gần nhất.
- Dữ liệu phải chứa đầy đủ thông tin cần thiết.
- Tính hợp lệ và độ đáng tin cậy của dữ liệu.
Dữ liệu có thể được lấy từ các nguồn nội bộ, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, bảng tính, CRM và các phần mềm khác. Cũng có thể được lấy từ các nguồn bên ngoài, chẳng hạn như trang web hoặc trình tổng hợp dữ liệu của bên thứ ba.
Các phần chính của hệ sinh thái dữ liệu được tận dụng trong giai đoạn này bao gồm:
- Nguồn dữ liệu nội bộ: cơ sở dữ liệu độc quyền, bảng tính và các tài nguyên khác bắt nguồn từ bên trong tổ chức của bạn.
- Nguồn dữ liệu bên ngoài: cơ sở dữ liệu, bảng tính, trang web và các nguồn dữ liệu khác bắt nguồn từ bên ngoài tổ chức của bạn.
- Phần mềm: phần mềm tùy chỉnh tồn tại cho mục đích duy nhất là cảm biến dữ liệu.
- Thuật toán: một tập hợp các bước hoặc quy tắc tự động hóa quá trình đánh giá dữ liệu về độ chính xác và hoàn thành trước khi sử dụng.
2. Thu thập
Khi nguồn dữ liệu tiềm năng đã được xác định, dữ liệu phải được thu thập. Việc thu thập dữ liệu có thể được thực hiện thông qua các quy trình thủ công hoặc tự động. Đối với áp dụng quy trình thu thập thủ công hay tự động còn phải phụ thuộc vào quy mô dữ liệu, thực hiện thu thập dữ liệu quy mô lớn bằng cách thực hiện thủ công sẽ là điều không khả thi. Đây chính là nguyên nhân vì sao các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình để phát minh ra các phần mềm được thiết kế để tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu.
Các phần chính của hệ sinh thái dữ liệu được tận dụng trong giai đoạn này bao gồm:
- Các ngôn ngữ lập trình khác nhau bao gồm hệ thống công nghệ thông tin R, Python, SQL và JavaScript.
- Các gói và thư viện mật mã: mật mã hóa hiện nay đã được viết và thử nghiệm và cho phép các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các chương trình nhanh hơn và hiệu quả hơn.
- Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface – API): được thiết kế để tương tác với các ứng dụng khác và trích xuất dữ liệu.
3. Kết hợp
Dữ liệu kết hợp là một tập hợp các quy trình được thiết kế để chuyển đổi dữ liệu thô thành một định dạng dễ sử dụng hơn. Tùy thuộc vào chất lượng của dữ liệu được đề cập, nó có thể liên quan đến việc hợp nhất nhiều tập dữ liệu, xác định và lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu, xóa dữ liệu không cần thiết hoặc không chính xác, đồng thời “làm sạch” và cấu trúc dữ liệu để phân tích trong tương lai.
Cũng như việc thu thập dữ liệu, việc kết hợp dữ liệu có thể được thực hiện theo cách thủ công hoặc tự động. Đối với một tập dữ liệu nhỏ, các quy trình thủ công vẫn có thể được áp dụng tốt. Đối với hầu hết các dự án dữ liệu lớn hơn, lượng dữ liệu quá lớn sẽ đòi hỏi một quá trình tự động hóa.
Các phần chính của hệ sinh thái dữ liệu được tận dụng trong giai đoạn này bao gồm:
- Thuật toán: Một loạt các bước hoặc quy tắc phải tuân theo để giải quyết một vấn đề, đánh giá và thao tác dữ liệu.
- Các ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm: hệ thống công nghệ thông tin R, Python, SQL và JavaScript và có thể được sử dụng để viết các thuật toán
- Công cụ kết hợp dữ liệu: bạn có thể sử dụng miễn phí hoặc phải trả phí cho nhiều công cụ kết hợp dữ liệu để thực hiện các phần của quá trình này. Ví dụ: OpenRefine, DataWrangler và CSVKit,…
4. Phân tích
Sau khi dữ liệu thô đã được kiểm tra và chuyển sang trạng thái sẵn sàng sử dụng, ta sẽ tiếp đến giai đoạn phân tích. Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể mà dự án dữ liệu của bạn muốn giải quyết, phân tích này có thể là chẩn đoán, mô tả, dự đoán. Mặc dù mỗi hình thức phân tích này là duy nhất, nhưng đều dựa trên các quy trình và công cụ giống nhau.
Thông thường, nếu tập dữ liệu của bạn quá lớn thì việc phân tích của bạn bắt đầu bằng một số hình thức tự động hóa. Sau khi các quy trình tự động được hoàn thành, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng kiến thức chuyên môn của họ để thu thập thêm thông tin chi tiết, bao gồm:
- Thuật toán: một loạt các bước hoặc quy tắc phải tuân theo để giải quyết một vấn đề, trong trường hợp này là phân tích các điểm dữ liệu khác nhau.
- Mô hình thống kê: các mô hình toán học được sử dụng để điều tra và giải thích dữ liệu.
- Các công cụ trực quan hóa dữ liệu bao gồm Tableau, Microsoft BI và Google Charts, có thể tạo ra các biểu diễn đồ họa của dữ liệu. Phần mềm trực quan hóa dữ liệu cũng có thể có các chức năng khác mà bạn có thể tận dụng.
5. Lưu trữ
Giai đoạn quan trọng trong tất cả các giai đoạn của vòng đời dữ liệu là dữ liệu phải được lưu trữ theo cách vừa an toàn vừa có thể truy cập được. Phương tiện chính xác được sử dụng để lưu trữ được quy định bởi các thủ tục quản lý dữ liệu của doanh nghiệp bạn .
Các phần chính của hệ sinh thái dữ liệu được tận dụng trong giai đoạn này bao gồm:
- Các giải pháp lưu trữ dựa trên đám mây: giải pháp này cho phép một tổ chức lưu trữ dữ liệu bên ngoài trang web và truy cập từ xa.
- Máy chủ của doanh nghiệp: máy chủ này mang lại cho tổ chức cảm giác kiểm soát tốt hơn đối với cách dữ liệu được lưu trữ và sử dụng.
- Phương tiện lưu trữ khác: Chúng bao gồm ổ cứng, thiết bị USB, CD-ROM và đĩa mềm.
Tầm quan trọng của hệ sinh thái dữ liệu
Mỗi thành phần của hệ sinh thái dữ liệu tương tác và gây ảnh hưởng lên lẫn nhau, có nghĩa là bất kỳ thành phần nào cũng ảnh hưởng tính toàn vẹn, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của doanh nghiệp. Bằng cách hiểu cách mỗi thành phần trong hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức bạn tương tác mật thiết với nhau, bạn có thể chuẩn bị cho những thách thức và xác định các cơ hội để đạt được hiệu quả.
Trong bối cảnh kỹ thuật số, mọi điểm tiếp xúc với khách hàng: email, tin nhắn trao đổi, lịch sử giao dịch, các cuộc gọi đến trung tâm hỗ trợ đều được lưu lại. Với một nguồn thông tin phong phú như vậy, các nhà tiếp thị doanh nghiệp có thể thu hút khách hàng ở cấp độ chi tiết, cá nhân, cho phép doanh nghiệp có thể thực hiện các chiến lược marketing trên quy mô lớn.
Philip Kotler – người được xem như cha đẻ của ngành của marketing mới đây đã xuất bản một cuốn sách với tựa đề “Marketing 5.0”. Trong cuốn sách này, ông các cộng sự của mình đã giải thích cách mà các marketer thế hệ mới áp dụng công nghệ để giải quyết các nhu cầu của khách hàng và tạo ra sự khác biệt trên thế giới.
Bạn có muốn nâng cao hiểu biết của mình về khoa học dữ liệu không? Hãy tiếp tục theo dõi trang web của Pi Institute để cập nhật các tin tức bổ ích nhé.
